ai 領域 fpga、asic、cpu、gpu 簡單對比
簡介cpu：**處理器（central processing unit，cpu）是一塊超大規模的積體電路，是一台計算機的運算核心（core）和控制核心（ control unit）。它的功能主要是解釋計算機指令以及處理計算機軟體中的資料。
gpu：圖形處理器（graphics processing unit，gpu），又稱顯示核心、視覺處理器、顯示晶元，是一種專門在個人電腦、工作站、遊戲機和一些移動裝置（如平板電腦、智慧型手機等）上影象運算工作的微處理器。
fpga：現場可程式設計門陣列（field programmable gate array，fpga）。其設計初衷是為了實現半定製晶元的功能，即硬體結構可根據需要實時配置靈活改變。
人工智慧領域的要求
人工智慧的基礎是演算法，深度學習是目前最主流的人工智慧演算法。深度學習又叫深度神經網路(dnn：deep neural networks)，從之前的人工神經網路(ann：artificial neural networks)模型發展而來。這種模型一般採用電腦科學中的圖模型來直觀表達，深度學習的「深度」便指的是圖模型的層數以及每一層的節點數量。神經網路複雜度不斷提公升，從最早單一的神經元，到 2012 年提出的 alexnet (8個網路層)，再到 2015 年提出的 resnet (150個網路層)，層次間的複雜度呈幾何倍數遞增，對應的是對處理器運算能力需求的**式增長。深度學習帶來計算量急劇增加，對計算硬體帶來更高要求。
深度學習需要用到很高的並行和大量的浮點運算、矩陣運算能力。
以往的 cpu、gpu 等都不能很好的實現人工智慧的運算。所以需要針對人工智慧領域需要新的硬體處理支援。
cpucpu 有強大的排程、管理、協調能力。應用範圍廣。
開發方便且靈活。
但其在大量資料處理上沒有 gpu 專業，相對運算量低，但功耗不低。
gpu相比cpu，gpu由於更適合執行複雜的數學和幾何計算(尤其是並行運算)，剛好與包含大量的並行運算的人工智慧深度學習演算法相匹配。
gpu 作為影象處理器，設計初衷是為了應對影象處理中需要大規模平行計算。因此，其在應用於深度學習演算法時，有三個方面的侷限性：
第一， 應用過程中無法充分發揮平行計算優勢。深度學習包含訓練和應用兩個計算環節，gpu 在深度學習演算法訓練上非常高效，但在應用時一次性只能對於一張輸入影象進行處理， 並行度的優勢不能完全發揮。
第二， 硬體結構固定不具備可程式設計性。深度學習演算法還未完全穩定，若深度學習演算法發生大的變化，gpu 無法像 fpga 一樣可以靈活的配置硬體結構。
第三， 執行深度學習演算法能效遠低於 fpga。學術界和產業界研究已經證明，執行深度學習演算法中實現同樣的效能，gpu 所需功耗遠大於 fpga，例如國內初創企業深鑑科技基於 fpga 平台的人工智慧晶元在同樣開發周期內相對 gpu 能效有乙個數量級的提公升。
其功耗高，目前常用於雲計算處理上。
asic
定製晶元成本最低，功耗低，而且適合量產。
但由於其研發成本（開模成本）高昂，開發周期和驗證周期長。對於很多廠商來說壓力巨大。目前在人工智慧領域風險高。
目前人工智慧演算法日新月異，變化快速，對於需要高成本，高研發週期的 asic 相對來說是不適用的。應用相對較少。
fpga
可以通過硬體程式設計實現功能。
fpga 同時擁有流水線並行和資料並行。可以實現比 gpu 更高的併發處理。
在密集處理和高併發上能力上佔優，而且功耗比 cpu，gpu 低。
但其缺點有：
第一，基本單元的計算能力有限。為了實現可重構特性，fpga 內部有大量極細粒度的基本單元，但是每個單元的計算能力（主要依靠 lut 查詢表）都遠遠低於 cpu 和 gpu 中的 alu模組。
第二，速度和功耗相對專用定製晶元（asic）仍然存在不小差距。
第三，fpga **比起 asic 較為昂貴，在規模放量的情況下單塊 fpga 的成本要遠高於專用定製晶元。
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